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一种Apriori的改进算法 总被引：17，自引：0，他引：17
提出了一种Apriori算法的改进算法 ,讨论了通过使用概率的方法估算任意数据项集同时出现的概率来求候选频繁项集的方法 ,并给出了相关算法。将本算法与Apriori算法产生的候选项集大小和扫描数据库次数进行了比较 ,该算法将关联规则挖掘的运行速度提高了一个数量级 ,非常适合挖掘数据库、长模式的关联规则。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(3)
关联规则挖掘会产生大量的项集和规则,其中只有少部分是用户感兴趣和有价值的,其他大部分是冗余的或已知的。在已有的空间关联规则挖掘研究中,用户对数据库中存在的强制约束缺少考虑。本文分析了空间数据库中的已知空间依赖,发现已有的Apriori算法和闭频繁项集挖掘难以消除该空间依赖,为此提出了基于概念格方法的已知空间依赖剔除策略,包括概念格中每个闭频繁节点的产生子获得方法和利用概念格产生子实现最优频繁地理模式挖掘的方法,最后通过实验验证了概念格产生子方法的有效性和优越性。 相似文献
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针对传统的关联规则挖掘方法需要耗费大量时间来产生频繁项的问题,该文设计了一种引入负反馈机制的改进粒子群算法。该算法采用负反馈机制,在粒子位置更新前通过判断粒子是否将落入恶劣区域,较好地避免了粒子更新过程中对无用频繁项的重复计算,从而有效减少了数据库的扫描次数。通过挖掘土地覆盖类型与地形特征的空间关联关系,结果表明:所提算法不仅可以提高空间关联规则的挖掘效率,还可以发现仅具有高置信度的易被忽视关联规则。该研究结果对空间关联分析、同位模式挖掘等具有一定的参考价值。 相似文献
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空间关联规则挖掘是空间数据挖掘的重要内容,文中给出了时序空间关联规则挖掘的相关概念、原理及实现（算法）,研究了时序空间关联规则挖掘数据集的构造方法,提出通过空间实体关联关系和时间项转置方法将处于不同时刻的、相互独立的空间数据集进行重构,生成隐含了时序空间关联特征的挖掘数据集,进而可应用关联规则挖掘算法获取时序空间关联知识,初步进行了时序空间关联规则挖掘的应用研究。 相似文献
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针对传统空间关联规则挖掘对数据硬化分导致的"尖锐边界"问题,提出了一种顾及模糊属性的空间关联规则挖掘方法。该方法引入模糊集理论,将模糊空间属性通过隶属函数转化为隶属度表示的模糊数值,从而将其划分为模糊集合。然后使用改进的模糊关联规则挖掘算法扫描数据库,根据相应的支持度得到频繁项集,最终提取出关联规则。实验结果表明,该方法能够对带有模糊属性的空间数据进行关联规则挖掘,且在一定程度上提高了挖掘结果的兴趣度。 相似文献
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基于Voronoi图的空间关联规则挖掘方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了利用Voronoi图作为辅助工具实现连续空间离散化的方法,并给出了基于Voronoi图构建空间事务数据库(spatial transaction database,STD)的算法。在此基础上,采用经典的Apriori算法来例证如何从STD中挖掘空间关联规则。实际算例验证了本文方法的可行性和有效性。 相似文献
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为了快速获取候选项集的支持度,避免频繁访问数据库而造成效率低下的问题,在MSapriori算法的基础上引入数据立方体,提出DC_MSapriori算法。该算法无需多次扫描事务数据库,减少了I/O操作,降低了搜索开销。实验基于福州市鼓楼区各大医院周边的案事件数据,快速挖掘出犯罪时空模式,验证了算法的有效性。 相似文献
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基于支持度矩阵的Apriori改进算法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种利用支持度矩阵生成频繁项集的Apriori改进算法。通过上三角分块稀疏矩阵的行列性质和非频繁列之间的约束关系,改进的算法避免了Apriori连接步中大量非频繁候选k-项集的产生及其在剪枝步中(k-1)-子集的分解和判断。该算法能够有效地压缩搜索空间,降低Apriori连接和剪枝步骤的开销。 相似文献
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模糊关联规则挖掘算法及其在异常检测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
阐述了在入侵检测中应用模糊关联规则挖掘的方法,提出了对传统Apriori算法的改进。最后以网络流量分析为例,详细描述了在入侵检测中运用模糊关联规则挖掘的步骤,并以规则集相似度建立对入侵的响应机制。 相似文献
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为了满足人们能在任意地点、任意时刻存取任意数据的需求,基于位置的服务(LBS,LocationBasedService)需要进行动态数据管理。一种解决方案是服务器根据关联规则挖掘出的规律,对热点数据进行预测,并利用数据广播技术将热点数据不断地推向移动客户机。但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阀值考虑不够,故本文对经典的Apriori算法进行改进,使之适应动态数据管理的需要,从而为解决LBS动态数据管理问题提出新的解决思路。 相似文献
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基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究 总被引：6，自引：0，他引：6
分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性. 相似文献
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为提高农用地产能核算数据库的利用效率,以空间关联规则为基础,在河北省土地产能核算数据库的应用中得到提高河北省农业用地普查结果的利用效率的几条知识规则。利用现有软件,使用GIS软件进行空间数据预处理及空间关系计算。属性数据使用access管理,而关联规则挖掘算法直接应用Clementine。通过数据选取、数据预处理、数据变换、数据挖掘算法实施以及模式解释与评估,从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其他一些隐含在数据中的普遍的数据特征,从而得到提高土地产能核算成果利用效率的规律。 相似文献
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地图兴趣点分布式空间分析服务 总被引：1，自引：1，他引：0
针对互联网地图上海量兴趣点的应用分析需要提高效率的问题,该文利用MongoDB设计并搭建了一个分布式集群,对这些互联网兴趣点数据进行了储存;然后通过MapReduce机制改进并实现了适用于海量兴趣点数据的空间同位模式挖掘的Apriori算法和几个常用的空间分布特征值计算方法;最后依据开放地理信息系统协会的Web处理服务规范,设计并实现了一个互联网兴趣点分布式分析服务实验系统。该文所提出的改进后的算法在数据吞吐量和计算效率上有优越性,且计算效率比传统空间分析工具和传统Apriori算法有所提高。 相似文献
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将模糊关联规则挖掘方法与模糊空间概念层次表达、模糊空间关系层次分析等结合起来，研究模糊空间关联规则挖掘的理论和方法。对于挖掘算法以及规则的置信度和隶属度计算问题，文中结合应用实际，给出了详细理论推演和算法实现过程。 相似文献
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将空间数据库转换成空间事务数据库是空间关联规则挖掘过程的关键步骤。本文首先讨论了空间事务数据库的一些基本概念,然后提出了利用Voronoi图作为辅助工具将连续空间分割成若干个空间事务域,进而构建空间事务数据库,并给出了基于Voronoi图构建空间事务数据库的算法。最后,通过一个实际算例验证了本文所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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通过遥感影像与基准年数据对比获得变化信息是目前地表覆盖数据增量更新的主要变化数据来源,但现有方法不能直接更新地表覆盖矢量数据。本文设计了一种包含变化对象的空间位置和类型信息的地表覆盖增量数据模型,发展了一种引入面/面二维交细分类型的地表覆盖矢量数据增量更新方法。该方法首先采用基于目标整体交、差结果的欧拉数的E-WID层次拓扑关系模型区,分析了地表覆盖矢量数据更新中的14种二维交细分拓扑关系类型;然后根据这些二维交细分类型,设计了9条自动更新处理规则。最后开发了一套基于根据二维交细分类型处理规则的地表覆盖数据增量更新原型系统,并用实际数据验证了其正确性。 相似文献